Un processus strictement stationnaire (ou série chronologique) est un processus dont la distribution conjointe est constante dans le temps. Un processus ou une série faiblement stationnaire (ou stationnaire de covariance) est un processus dont la moyenne et la fonction de covariance (variance et autocorrélation) ne changent pas avec le temps.
Je comprends qu'une série temporelle stationnaire en est une dont la moyenne et la variance sont constantes dans le temps. Quelqu'un peut-il expliquer s'il vous plaît pourquoi nous devons nous assurer que notre ensemble de données est stationnaire avant de pouvoir exécuter différents modèles ARIMA...
Outre les différences, quelles sont les autres techniques permettant de créer une série temporelle non stationnaire, stationnaire? Habituellement, on parle de série " intégrée d’ordre p " si elle peut être rendue fixe par l’intermédiaire d’un opérateur de décalage .(1−L)PXt(1−L)PXt(1-L)^P...
J'utilise R, je cherchai sur Google et appris que kpss.test(), PP.test()et adf.test()sont utilisées pour savoir sur stationnarité des séries chronologiques. Mais je ne suis pas un statisticien, qui peut interpréter leurs résultats > PP.test(x) Phillips-Perron Unit Root Test data: x Dickey-Fuller...
L'analyse inter-marchés est une méthode de modélisation du comportement des marchés par la recherche de relations entre différents marchés. Souvent, une corrélation est calculée entre deux marchés, par exemple le S&P 500 et les bons du Trésor américain à 30 ans. Ces calculs sont le plus souvent...
Quelle est la différence entre le test de Kwiatkowski – Phillips – Schmidt – Shin (KPSS) et le test de Dickey-Fuller augmenté (ADF)? Testent-ils la même chose? Ou devons-nous les utiliser dans différentes
J'ai observé qu'en moyenne, la valeur absolue du coefficient de corrélation de Pearson est une constante proche de n'importe quelle paire de marches aléatoires indépendantes, quelle que soit la longueur de la marche.0.560.42 Quelqu'un peut-il expliquer ce phénomène? Je m'attendais à ce que les...
Je comprends que nous devrions utiliser ARIMA pour modéliser une série chronologique non stationnaire. De plus, tout ce que j'ai lu dit que l'ARMA ne devrait être utilisé que pour des séries chronologiques stationnaires. Ce que j'essaie de comprendre, c'est ce qui se passe dans la pratique lors...
J'ai vu plusieurs fois des gens rejeter le nul dans un test de Dickey-Fuller augmenté , puis affirmer qu'il montre que leur série est stationnaire (malheureusement, je ne peux pas montrer les sources de ces affirmations, mais j'imagine que des affirmations similaires existent ici et là dans un ou...
Considérons un processus AR (2) centré sur la moyenne Xt=ϕ1Xt−1+ϕ2Xt−2+ϵtXt=ϕ1Xt−1+ϕ2Xt−2+ϵtX_t=\phi_1X_{t-1}+\phi_2X_{t-2}+\epsilon_t où est le processus de bruit blanc standard. Par souci de simplicité, permettez-moi d'appeler et . En me concentrant sur les racines de l'équation des...
Penser à utiliser des réseaux de neurones récurrents pour la prévision de séries chronologiques. Ils implémentent essentiellement une sorte d'auto-régression non linéaire généralisée, par rapport aux modèles ARMA et ARIMA qui utilisent l'auto-régression linéaire. Si nous effectuons une...
Version courte: J'ai une série chronologique de données climatiques que je teste pour la stationnarité. Sur la base de recherches antérieures, je m'attends à ce que le modèle sous-jacent (ou «générateur», pour ainsi dire) les données aient un terme d'interception et une tendance temporelle linéaire...
Je travaille sur l'ensemble des données electricitydisponibles dans le package R TSA. Mon objectif est de savoir si un arimamodèle sera approprié pour ces données et éventuellement de l'adapter. J'ai donc procédé comme suit: 1er: Tracer la série chronologique qui a résulté si le graphique suivant:...
Quelles sont les exigences de stationnarité de l'utilisation de la régression avec des erreurs ARIMA (régression dynamique) pour l'inférence? Plus précisément, j'ai une variable de résultat continue non stationnaire , une variable prédictive continue non stationnaire et une série de traitement de...
En pratique, comment évaluer si un processus AR (P) est stationnaire ou non? Comment déterminer la commande du modèle AR et
Je luttais avec la stationnarité dans ma tête pendant un moment ... C'est comme ça que vous en pensez? Tous commentaires ou réflexions seront appréciés. Le processus stationnaire est celui qui génère des valeurs chronologiques telles que la moyenne de distribution et la variance sont maintenues...
Comment est-ce que je détruis les séries chronologiques? Est-il correct de prendre la première différence et d'exécuter un test de Dickey Fuller, et s'il est stationnaire, nous sommes bons? J'ai également trouvé en ligne que je peux nuire à la série chronologique en faisant cela dans Stata: reg...
Je suis tombé sur une preuve pour l'une des propriétés du modèle ARCH qui dit que si E(X2t)<∞E(Xt2)<∞\mathbb{E}(X_t^2) < \infty , alors {Xt}{Xt}\{X_t\} est stationnaire ssi ∑pi=1bi<1∑i=1pbi<1\sum_{i=1}^pb_i < 1 où le modèle ARCH est: Xt=σtϵtXt=σtϵtX_t = \sigma_t\epsilon_t...
J'ai un ensemble de données qui augmente clairement au fil du temps (taux de change d'une monnaie, données mensuelles sur 20 ans), ma question est: puis-je détourner les données et ensuite les différencier également pour les rendre stationnaires, si la tendance est en soi n'y parvient pas? Et si...
Est-ce que chaque série chronologique non stationnaire peut être convertie en une série chronologique stationnaire en appliquant une différenciation? De plus, comment décidez-vous de l'ordre de différenciation à appliquer? Faites-vous simplement une différence avec les intervalles 1,2 ... n, et...
Une série avec dérive peut être modélisée comme où est la dérive (constante) et . yt=c+ϕyt−1+εtyt=c+ϕyt−1+εty_t = c + \phi y_{t-1} + \varepsilon_tcccϕ=1ϕ=1\phi=1 Une série avec tendance peut être modélisée comme où est la dérive (constante), est la tendance temporelle déterministe et...